コンテキスト汚染とは？
読み方: コンテキストオセン
30秒まとめ
AIとの対話が長くなるにつれ、不要な情報が蓄積して回答品質が低下する現象。
コンテキスト汚染の意味・定義
コンテキスト汚染（Context Pollution）は、AIチャットボットとの会話が長くなるにつれて、コンテキストウィンドウ内に不要な情報、矛盾する指示、古い情報などが蓄積し、AIの回答品質が低下する現象です。LLMは入力されたコンテキスト全体を参照して回答を生成するため、ノイズが多いほど関連性の高い情報に集中しにくくなります。 具体的な症状として、以前の話題に引きずられた回答、矛盾した指示による混乱、重要な指示の見落とし、回答の一貫性の低下などがあります。対策としては、（1）定期的に新しい会話を開始する、（2）システムプロンプトで最重要指示を明確にする、（3）RAGで必要な情報のみをコンテキストに注入する、（4）長い会話では要約を挟む、（5）コンテキストウィンドウの大きなモデル（Claude 200K、Gemini 1Mなど）を選択する、などがあります。企業でのAI活用では、プロンプトテンプレートの設計時にコンテキスト汚染を考慮することが重要です。